Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-18T03:38:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1
181763.pdf: 381856 bytes, checksum: 6ae6fa6215bf679b2b4db31f88690a8d (MD5) / A dificuldade de encontrar uma informação específica, é um dos grandes problemas encontrados hoje em dia. A Recuperação de Informação (IR) é uma área da computação que estuda o desenvolvimento de técnicas para permitir o acesso rápido a uma grande quantidade de informações. Estas informações podem ser: texto, vídeo ou áudio. Dentre os modelos clássicos de IR destacam-se três: Booleano, Vetor Espacial e Probabilístico. Neste trabalho estudar-se-ão os modelos clássicos, em especial os probabilísticos alternativos em IR. Os modelos probabilísticos são baseados no Princípio da Classificação da Probabilidade. Muitos modelos probabilísticos estão sendo estudados, mais um dos grandes problemas é trazer somente o conjunto de informações realmente importantes para a necessidade do usuário. Este trabalho descreve os modelos e sistemas probabilísticos em recuperação de informação textual, com o objetivo de analisar suas características, limitações e resultados, a fim de prover melhorias e contribuir para o aperfeiçoamento dos modelos e sistemas propostos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/79424 |
| Date | January 2001 |
| Creators | Takao, Eduardo Liquio |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Camargo, Murilo Silva de |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 126 f.| il. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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